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龙图腾网获悉泰州开泰电力设计有限公司;国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司;江苏祥泰电力实业有限公司申请的专利一种基于路径约束的无人机飞行控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119597001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411477840.7，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于路径约束的无人机飞行控制方法是由孙泰龙;陈挺;王神玉;陈晶晶;戴永东;李立;顾天硕;蔡叶菲设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路径约束的无人机飞行控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于路径约束的无人机飞行控制方法，属于无人机巡检技术领域，包括：获取巡检任务和初始飞行路径；监测飞行环境和任务状态；根据监测的数据，动态调整飞行路径；生成符合当前飞行环境和任务状态的应急飞行路径；控制无人机按应急飞行路径飞行，并在飞行时继续监测飞行环境和任务状态；完成巡检任务并返回；该基于路径约束的无人机飞行控制方法，‌‌通过实时监测飞行环境和任务状态，‌并动态调整飞行路径，‌无人机能够在应急情况下迅速响应，‌确保巡检任务的顺利进行，提高应急响应能力。

本发明授权一种基于路径约束的无人机飞行控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于路径约束的无人机飞行控制方法，其特征在于：包括： 获取巡检任务和初始飞行路径； 监测飞行环境和任务状态； 根据监测的数据，动态调整飞行路径； 生成符合当前飞行环境和任务状态的应急飞行路径； 控制无人机按应急飞行路径飞行，并在飞行时继续监测飞行环境和任务状态； 完成巡检任务并返回； 所述动态调整飞行路径包括：通过路径约束算法动态调整飞行路径；所述路径约束算法的约束条件包括： 环境约束：无人机的实际飞行速度Vactual计算公式为： 其中，Vactual代表无人机的实际飞行速度，Vuav代表无人机的无风飞行速度、Vwind代表无人机的风速，θ代表风向与无人机飞行方向的夹角；飞行时间T的计算公式如下： 其中，L代表路径长度； 风向约束：设置最大允许偏移角θ_max，若夹角θ大于最大允许偏移角θ_max，则该路径不可行；其中，若风向与飞行方向相反，则夹角θ为180°； 能见度约束：设置最小允许能见度Vmin，若飞行路径上的任何点的能见度低于最小允许能见度Vmin，则该路径不可行； 任务约束：包括巡检点的覆盖和巡检顺序； 飞行性能约束：包括无人机的最大速度、最大爬升、最大俯冲角和最小转弯半径； 电量约束：确保无人机在巡检过程中电量充足； 所述任务约束的方法包括： 路径编码：将巡检路径上的关键点进行排序和标记，形成有序的编码序列； 将巡检区域离散化为网格图，每个网格代表一个可能的巡检点； 将无人机的飞行路径编码为网格点的序列，每个网格点对应路径上的一个位置； 随机生成预设数量的路径编码作为初始种群，每个编码代表一种可能的飞行路径； 根据飞行路径的长度、安全性和巡检效率，对种群中的每个路径编码进行适应度评估； 通过遗传算法中选择、交叉和变异操作，不断迭代优化种群，生成新的路径编码； 当达到预设的迭代次数或适应度满足设定条件时，终止算法，输出最优或近似最优的飞行路径编码； 通过遗传算法将无人机的飞行路径编码成遗传算法中的染色体，一种飞行路径方案就是一个染色体； 对种群内的每条飞行路径进行适应度评估，评价其优劣； 遗传算法的选择方式包括：根据遗传算法适应度函数评估每个路径的优劣，使用轮盘赌或锦标赛的选择方法，从当前种群中选择适应度高的路径作为父代，以增加其遗传到下一代的机会； 遗传算法的交叉方式为：对选定的父代路径进行交叉操作，包括单点交叉或两点交叉，交换路径段生成新的路径方案； 遗传算法的变异方式包括：对设定路径进行随机变动，包括改变路径上的一个或多个节点位置； 所述遗传算法适应度函数包括：对巡检点覆盖率的奖励或对未覆盖巡检点的惩罚，通过加权求和的形式将多个约束条件合并为单一的评价指标得到总的适应度值； 适应度＝ω1*覆盖率奖励+ω2*未覆盖惩罚+ω3*其他约束条件1+...+ωn*其他约束条件n-2； 其中，ω1,ω2,...,ωn是各个约束条件的权重； 其中：覆盖率奖励＝实际覆盖的巡检点数量目标覆盖的巡检点数量； 未覆盖惩罚＝未覆盖的巡检点数量*惩罚系数； 适应度＝ω1*实际覆盖的巡检点数量目标覆盖的巡检点数量+ω2*未覆盖的巡检点数量*惩罚系数+ω3*其他约束条件1+...+ωn*其他约束条件n-2。

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